「在离线混部」共找到 8244 篇相关文章
OpenAI夺金IOI,但输给3位中国高中生
OpenAI官宣其推理模型在今年IOI线上竞赛中成绩刷新纪录,总分533.29,全球330名人类选手中排第六,AI参赛者中居首。不过其没比过三位中国高中生。此前OpenAI称模型获IMO金牌引争议,此次网友更谨慎。
小米造芯:一个失败者重整旗鼓
小米曾在2017年澎湃S1铩羽而归,2021年重启手机SoC设计研发。此次玄戒O1一次流片成功后回片,表现超预期。文章分析了小米此前失败教训,介绍其芯片战略,还谈及产业特点与小米面临的挑战。
突破多模态奖励瓶颈!中科院清华快手联合提出R1-Reward,用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型(MRMs)对提升多模态大语言模型表现至关重要,强化学习理论上可引入长期推理能力,但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型,在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
刚刚,全球最强GPT-6 Astra来了!人类进入AGI时代
OpenAI官宣下一代旗舰模型GPT - 6 Astra,定义其为「世界上最智能、对齐程度最高」的模型。它多项基准测试成绩惊人,在编程、计算机使用等多领域表现卓越,还改写科研纪录,不过因安全能力强暂未全开放。
ACL 2026|Doc-V*:读100页文档不如只翻对5页,80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出,是多页文档理解新范式,通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%,不依赖大模型或长上下文窗口。
首次!AI智能体破解「纳什均衡」,大模型学会博弈论|Cell子刊
多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架,能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径,分三模块求解,经经典博弈验证,还在碳市场博弈展现应用潜力。
DeepSeek又拿第一!首创「因果流」视觉推理,超越Gemini
DeepSeek开源DeepSeek - OCR2,引入DeepEncoder V2视觉编码器,打破传统模型扫描限制,模仿人类视觉「因果流」逻辑。它解决了传统VLM忽略图像语义结构问题,在多项测试中表现出色,还验证了「LLM作为视觉编码器」可行性。
GPT-5准确率不足40%!北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem,构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示,GPT - 5准确率仅38.5%,与低年级本科生相当,且模型在高阶推理有短板,该基准为模型优化指明方向。
Runway Gen-4.5刷屏发布,把重量、尘土和光影都做对了,网友:颠覆
Runway Gen-4.5突袭发布,获“视频生成AGI时刻”评价,在Artificial Analysis测试中拿下SOTA。它能精准执行复杂指令,物理还原与视觉精准度强,官方将逐步开放使用权限,还直言其存在因果推理等局限。
4倍速吊打Cursor新模型!英伟达数千GB200堆出的SWE-1.5,圆了Devin的梦!实测被曝性能“滑铁卢”?
Cognition推出全新AI编码模型SWE-1.5,专为软件工程任务设计,运行速度快,在基准测试中成绩良好。它基于GB200芯片训练,有定制编码环境,开发有新战略,还与Cursor新模型Composer对比引发关注。